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1.
为研究人民币汇率均值回复现象,文章提出一个双阀值LSTAR模型,并对该模型的非线性检验进行了研究。结果表明,不同于单阀值STAR模型需要对转换函数进行三阶Taylor展开,双阀值LSTAR模型只需对转换函数进行一阶Taylor展开即可,这大大节省了自由度。随后,该双阀值LSTAR模型被应用于人民币汇率均值回复实证检验。  相似文献   
2.
基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
将马尔科夫区制转换模型与极值理论相结合研究金融风险度量问题.首先用SWARCH-t模型捕捉收益率序列的剧烈波动和结构变换特征,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上通过SWARCH-t模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而构建基于SWARCH- t- EVT的动态VaR模型,最后对模型的有效性进行检验.研究表明,SWARCH-t-EVT模型能够有效识别上证综指的波动区制特征,且能有效合理地测度上证综指收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.  相似文献   
3.
自动阀值选取是彩色图像边缘检测的难点和关键问题,首先从人类的视觉特性出发,分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数,利用数学建模方法和色度学方面的研究成果,给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数。利用小波边缘检测原理,给出一种能根据不同彩色背景自动选取阀值的小波边缘检测算法. 仿真实验证明算法有较好的自适应性和良好的边缘识别性能。  相似文献   
4.
文章考虑一类具有非线性传染率且人口有输入输出的传染病模型,得到疾病控制的阀值:基本再生数R0.当R0 <1时,无病平衡点是全局渐进稳定的,且疾病最终灭绝;当R0 >1时,无病平衡点不稳定,而唯一的地方病平衡点是局部渐进稳定的.  相似文献   
5.
本文利用2000年到2010年的数据对中国各省经济增长与环境污染关系(EKC)的转折点进行了预测,从规模效应、结构效应、技术效应三个方面分析了EKC形成的内在机理.同时对转折点到来时间可能出现的提前和延后进行了分析,并针对EKC形成的内在机制就如何保证环境污染逆转趋势的出现做了分析研究.预测结果显示中国不同省份转折点到来时间是存在较大差异的,这种差异主要是不同省份的结构效应和技术效应大小不同造成的,这个结果也为研究使EKC转折点提前到来的机制提供了理论依据.针对一些省份的转折点出现时间在2020年之后的实际情况,在考虑“环境承载阀值”之后对传统EKC进行的修正表明确实存在在转折点到来前触及环境承载能力极值,进而对生态环境造成毁灭性破坏的风险,本文也对这种风险的规避进行了研究.  相似文献   
6.
杨鹏 《统计与决策》2012,(21):56-59
对跳-扩散风险模型,找到使得红利最大的投资和再保险策略,无论在理论上,还是在保险实务中,都有着非常重要的意义。文章对于跳-扩散风险模型,考虑了投资和分红,给出了红利的计算方法。  相似文献   
7.
文章利用极大似然估计法及泰勒公式给出了广义Pareto分布模型参数估计,并在确定阈值的基础上对多种元素的广义Pareto分布模型参数进行了估计,经Kolmogorov检验证实该近似估计法的合理性和有效性。  相似文献   
8.
基于R-S码的二维OCDMA系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据R-S码构造了一种二维码,并按johnson边界条件研究了1===lllca的二维R-S码的码容量,分析结果表明,构造的码渐近为最优码;在只考虑多用户干扰的理想条件下,分析了多波长R-S码的二维OCDMA系统的误码率性能,得到了不同素数p构造的二维R-S码的误码率和并发用户数的关系曲线,为二维OCDMA的进一步研究提供了理论依据。  相似文献   
9.
运用定性分析法在分析耕地保护相关利益主体损益关系的基础上,探讨耕地保护生态补偿作用机理及我国耕地保护生态补偿实践中存在的问题。分析指出生态保护和补偿可以通过人工干预加速耕地生态系统功能的恢复,以达到生态系统的良性循环。并进一步提出了建立耕地保护生态补偿机制的具体措施:明确被征耕地生态补偿的范围和内容,调节好相关利益主体损益分配;强化公众的耕地保护意识,建立耕地保护生态补偿社会共担机制;建立多元化的耕地保护生态补偿方式,拓宽耕地保护生态补偿资金筹措渠道;建立耕地生态价值损失考核体系,推进耕地保护法治化进程等。  相似文献   
10.
城市综合承载力为城市发展提供基本条件,城市发展反过来影响城市综合承载力状况,两者相互作用.笔者结合绿色城镇化内涵和要求对城市综合承载力问题进行研究,建立由经济、资源及环境三方面组成的评价指标体系.笔者认为.城市综合承载力在一定约束条件下存在客观阀值区间,可利用各承载力阀值区间作为评价标准,用状态指数评价城市综合承载力的限制因素,从而为城市可持续发展提供决策依据.  相似文献   
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